计算机案例与分析的撰写通常遵循以下结构和步骤：
标题：
简洁明了地概括案例的主题或问题。
背景介绍：
提供案例发生的背景信息，包括相关的历史、技术、社会和经济背景等。
案例描述：
详细描述案例的具体情况，包括主要事件、涉及的人物、资源、技术工具等。
问题分析：
深入分析案例中存在的问题或挑战，可以从多个角度进行探讨，如技术、管理、用户行为等。
解决方案：
提出针对问题的解决方案或改进措施，可以包括技术改进、流程优化、管理策略等。
实施效果：
描述解决方案实施后的效果，包括改进的成果、遇到的挑战和最终的成效。
反思与总结：
对整个案例进行反思，总结案例的教训和启示，以及对未来类似情况的建议。
案例标题：
基于人工智能的医疗影像诊断系统在提高诊断准确性方面的应用
背景介绍：
随着人工智能技术的发展，其在医疗领域的应用日益广泛。本案例旨在分析基于人工智能的医疗影像诊断系统如何通过学习和分析大量医学影像数据，提高疾病诊断的准确性和效率。
案例描述：
该系统通过深度学习算法对医学影像进行自动识别和分析，能够快速准确地检测病变，辅助医生进行诊断。系统集成了多种影像处理技术，包括图像增强、特征提取和分类算法，能够处理不同类型的医学影像，如X光、CT、MRI等。
问题分析：
数据质量问题：
医学影像数据量大、质量参差不齐，给算法训练带来挑战。
算法准确性问题：
不同算法在不同类型影像上的表现各异，需要不断优化算法以提高准确性。
医生接受度问题：
医生对新技术的接受程度和操作习惯需要时间适应。
解决方案：
数据预处理：
通过图像去噪、标准化等预处理技术，提高影像数据的质量。
算法优化：
采用集成学习、迁移学习等方法，优化算法性能，提高诊断准确性。
医生培训：
组织医生培训，讲解系统使用方法，提高医生的接受度和使用熟练度。
实施效果：
诊断准确性提高：
系统在实际应用中，诊断准确性显著提高，误诊率降低。
诊断效率提升：
系统能够快速生成诊断报告，缩短医生诊断时间，提高工作效率。
医生反馈积极：
医生普遍反映系统操作便捷，辅助诊断效果显著。
反思与总结：
基于人工智能的医疗影像诊断系统在提高诊断准确性和效率方面取得了显著成效，但也存在数据质量、算法优化和医生接受度等问题。未来需要继续优化算法，加强数据质量管理，并加大医生培训力度，以充分发挥系统的潜力。
通过以上结构和步骤，可以撰写出一篇结构清晰、内容丰富的计算机案例与分析文档。